精选 Jev 项目：浏览器与计算机操作

具有 Jev 配方的计算机使用平台，其中模型选择一个有界候选动作，客户端在执行前对其进行验证。

Browser Use 的超高速 Agent：Jev 在一次请求中选择操作和 DOM 元素，仅在需要输入文字时调用小型 LLM。

具有 Jev 技能的桌面自动化运行时，可从可访问性树候选中选择 UI 操作和目标。

具有可运行的拉取请求审查实验室的代理计算机平台，Jev 可以在其中判断调查结果是否被引入、支持和可操作。

运行时感知层，为 Web 和桌面代理提供 Jev 风格的机器可读状态。

可选的 Jev 命令查找、过滤和验证浏览器元素，然后选择接受置信度和写入权限检查的有界操作。

把 Computer Use 的「下一步点哪里」定位 Jev（TypeSafe System One）：Jev 从界面文字候选中选元素、动作、完成度与风险，Codex Computer Use 负责读取界面执行，本地策略拦截敏感操作。 只发送文字，不截图..

单步成本约 0.0002 美元的 macOS 计算机操作方案：OCR 识别屏幕、TypeSafe 分类下一动作并执行点击。

面向 Mobilerun 的独立 Android Agent，每项决策均由 Jev 完成，附带实时 React Studio 和 Uber 演示。

面向 Apple 芯片的计算机操作工具包，运行本地类型化决策模型，从 macOS 辅助功能状态中选择表单填写动作。

速度提升 5–10 倍的浏览器操作方案：Jev 点击，Codex 思考并验证；由 EZCollegeApp 构建。

使用 TypeSafe Jev 模型的浏览器操作工具。

WXT 浏览器扩展，使用 Jev 和可复用模板规则清除页面干扰内容。

Jev 从当前桌面状态暴露的目标和操作中选择下一个 UI 操作。

通过语音控制真实浏览器，Jev 在约 300 毫秒内判断意图与目标，Playwright 随即执行。

智能网络搜索 CLI 代理，由 Jev 支持。节省大量代币。

一种快速浏览器使用技能，由本地法学硕士通过单令牌反射提供支持。快速、局部优先、零幻觉。

由 Jev 选择可执行浏览器操作、独立文本模型负责规划的桌面浏览器。

索引浏览器自动化，其中 Jev 选择控件并 Playwright 执行它。

说出来，你的 Mac 就会做到。 Jev 上的计算机使用线束，可通过辅助功能读取屏幕。速度快，无视觉模型。

Codex 计算机使用中的 TypeSafe Jev 操作选择。

Jev 从渲染的剧作家录音和有界方向候选中选择摄像机移动、强调和计时。

实验性 Chrome 扩展，让 Jev 判断 DOM 元素是否为广告并将其移除；BYOK、无后端，并非完整广告拦截器。

为代理提供真正的手和眼睛：不可检测的、独立于 DOM 的 GUI 自动化。价值 4 美元的 USB-HID 微控制器用于手部，视觉基础模型用于眼睛，任何法学硕士用于大脑。

Chrome 扩展，在发布 X 帖子前使用 TypeSafe Jev 检查内容观感。

Jev 判断缓存的计算机使用工作流在语义上是否可重用于当前请求。

macOS 语音和文本控制，其中 Jev 在观察-执行-验证循环中选择 UI 操作。

由 Jev 驱动的独立剧作家 Chromium。编码代理（或您）运行 a.

ACP 与 MCP 适配器，将 TypeSafe Jev 接入任意 LLM，为 Codex、Claude、Grok 和 OpenCode 提供计算机操作与类型化决策。

由 FX、Jev 和 Vercel AI Gateway 提供支持的实验性浏览器代理。带上您自己的 API 密钥来阅读页面并自动执行浏览器任务。

由 LLM 规划、Jev 决策的浏览器自动化方案，提供库、CLI 和 MCP 服务器。

⚡ 毫秒级 Viral Hook 遥测和社交媒体副驾驶（Chrome 扩展 + Jev 系统 1）。

适用于 macOS 的英语全双工语音控制，具有 OpenAI 实时、本机辅助功能和 Jev。

Chrome 的 Jev：使用 TypeSafe Jev（亚秒级决策模型）驱动您正在查看的选项卡。 browser-use/jev-ultrafast 的社区端口，不隶属于 TypeSafe。

原生 macOS 自动化循环，由 Jev 根据 OCR、辅助功能和 OmniParser 观察结果选择下一步 GUI 操作。

Chrome 扩展，由 Jev 用类型化判断给 X 帖子评分和标注，并显示本地实时成本。

Chrome 扩展程序，可清理您的 LinkedIn 提要：使用 Jev、TypeSafe AI 的类型分类模型隐藏参与诱饵、自我推销和偏离主题的帖子，并解释每个决定。

将浏览器的工作交给 MCP 服务器，其中决策模型为您的代理驱动页面，因此一个流程只需要一次工具调用，而不是每次点击一次。基于引用的元素表、代码检查断言、零模型宏重播。与您的 Chrome 对话 CDP。

系统 1 决策模型（Jev、Laya、Cua-S1）作为代理的大脑：浏览器使用、计算机使用、游戏和机器人。

使用 Jev 过滤任何实时 Twitch 聊天：自带密钥的 Chrome 扩展程序。

面向 Instagram、TikTok 和 LinkedIn 的社交研究 Agent：Jev 持续选择下一项具体操作及目标，socai 在本地 Chrome 会话中执行。

浏览器中的二维自动驾驶模拟，由 TypeSafe Jev 决策模型驱动。

Chrome 扩展，由 Jev 给 X 帖子标注内容类型并判断哪些帖子应隐藏。

在 X 时间线上标注每条帖子的行为意图，判断由仅返回概率而不生成文本的 Jev 完成。

CDP 浏览器库，通过批量 Jev Choice 问题选择操作和从 DOM 提取的目标。

面向 ego lite 的 TypeScript 浏览器 Agent，使用 Jev Ultrafast 索引动作、TypeSafe Jev 决策及持久 observe/act CLI，无需 Chrome 或 Playwright。

浏览器代理集成，Jev 为研究和分类工作流程选择键入的操作。

适用于任意网站的 Jev 自动驾驶工具，并为不可逆点击提供护栏。

浏览器 Agent：Jev 选择动作，LLM 阅读并规划，最终答案引用页面证据。

混合浏览器框架：LLM 将目标拆为可验证子目标，Jev 选择动作和 DOM 字段，Playwright 负责执行。

Experimental Jev-powered Playwright automation library.

由 Jev 完成所有决策、Vercel agent-browser 执行动作的真实浏览器 Agent，附带基准测试。

以 Jev（TypeSafe System One）作为决策器的 macOS 计算机操作方案。

Playwright 测试工具，由 Jev 选择操作和页面元素并判断验证声明，浏览器操作由代码执行。

YouTube 扩展，让 Jev 判断每段字幕的赞助内容概率，并在进度条上显示，无需众包数据库。

浏览器自动化 MCP 服务器，Jev 在其中为编码代理选择下一个有界浏览器操作。

结合 TypeSafe Jev 与 Mobile MCP 的高速结构化 Android 控制循环。

基于 Jev Ultrafast 与 Browser Harness、以证据为导向的前端 QA，附带合成 Todo 演示。

适用于 macOS 和 Windows 的开源原生计算机操作方案，结合 TypeSafe Jev、本地 OCR 和选择性规划。

两个 Jev Agent 通过 Browser Use 在纯点击浏览器游戏中对战。

由 Jev 驱动的语义浏览器操作工具。

统一的 Jev/Playwright 核心，提供类型化 SDK、持久化 CLI、MCP 服务器、原生浏览器操作和确定性断言。

隐私优先的 Chrome 扩展，使用 TypeSafe Jev 按语义阻止原生广告、赞助信息流卡片和视频广告。

将 TypeSafe Jev 接入 X.com、在浏览过程中分析帖子的 Chrome 扩展。

Almond 的浏览器计算机操作框架，结合 Chrome DevTools 与 TypeSafe Jev，并使用 Browser Use Olympics 基准测试。

面向终端与 Agent 的并行网页搜索工具，使用本地 Chromium 和 Jev 引导探索。

Claude Code 和 Codex 浏览器技能要求 Jev 选择下一个浏览器操作。

有边界的浏览器和桌面自动化层：Jev 选择下一步，代码负责感知、执行与验证。

结合 Jev 与 Metal Whisper 的按键说话式语音球，用于自主控制浏览器。

使用 Jev 的有边界探索式浏览器测试，结合确定性断言和可重放证据。

Almond 的 Browser Use Olympics：一个提示、五项任务、统一计时；另含约 200 行、结合 Chrome DevTools 与 Jev 的快速浏览器 Agent。

本地浏览器自动化 UI，使用 TypeSafe Jev 选择有边界的页面动作，仅由文本模型生成字段值。

使用 Jev 标注文章以及 X、Threads 帖子的 Chrome 扩展。

Jev 增强的 Playwright MCP 代理，提供页面状态分诊、提示词注入防护、按目标裁剪快照和高风险动作门控。

由 Jev 驱动的浏览器 MCP，面向 LLM Agent 提供约 300 毫秒决策，循环内不消耗 LLM Token，并附 Playwright MCP 对比基准。

开源 Chrome 扩展，使用 Jev 过滤 AI 生成文本和广告。

Chrome 扩展，使用 TypeSafe Jev 重排 Google 搜索结果并折叠销售页面与 SEO 填充内容。